y_pred = (y_prob >= thresh).astype(int) tp = np.sum((y_true ==1) & (y_pred ==1)) fp = np.sum((y_true ==0) & (y_pred ==1)) nb = (tp / len(y_true)) - (fp / len(y_true)) * (thresh...
# Create a multi-index dataframe to store the formatted correlationsformatted_table = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product([corr_matrix.columns, rows]),columns=corr_matrix.columns) # Assign values to the appropriate cells in the format...
相关系数矩阵(Correlation matrix)是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中,有很多个方法可以计算相关系数矩阵,今天我们来对这些方法进行一个总结
在探索式数据分析工作中,同时观察一组变量的散布图是很有意义的,这也被称为散布图矩阵(scatter plot matrix)。纯手工创建这样的图表很费工夫,所以seaborn提供了一个便捷的pairplot函数,它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计(见图9-25): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [107]:...
sum(n).argsort():如果frame中的值是数字,可以使用sum函数计算frame中摸个属性,各个因子分别求和,并返回一个Series,这个Series可以做为frame.take的参数,拿到frame中对应的行。 pivot_table(操作str1,index=str2,columns=str3,aggfunc=str4)透视图函数: ...
columns Out[80]: Index(['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'year', 'origin', 'name'], dtype='object') 访问数据框的行和列类似于访问数组的行和列。回忆一下,传递给 [] 方法的第一个参数始终应用于数组的行。同样,传递给 [] 方法的切片会创建一个...
zeros_like(V_grid[1:M,j + 1]) #用来存储边界条件 Z[0] = aj(1) * V_grid[0,j+1] Z[-1] = cj(M-1) * V_grid[-1,j+1] # 矩阵求解 V_grid[1:M,j] = df * (coef_matrix @ V_grid[1:M,j+1] + Z) # 美式期权提前行权判断 if CP == "C": V_grid[1:M,j] = np...
sum(axis=1) matrix([[3], [7]]) >>> x.sum(axis=1, dtype='float') matrix([[3.], [7.]]) >>> out = np.zeros((2, 1), dtype='float') >>> x.sum(axis=1, dtype='float', out=np.asmatrix(out)) matrix([[3.], [7.]]) 相关用法 Python numpy matrix.sort用法及代码...
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...
inside = np.sum(m[:, 3])per = inside / repdesc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain ""the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"return {"Matrix": m, "Decision": desc}上述代码读起来很简单,但是...